节点文献
神经网络BP算法的改进及应用
The Improvement of BP Algorithm and Its Application
【Author】 ZUO Xukun LI Gouli JIANG Weidong School of Electric Engineering & Automation, Hefei University of Technology, Hefei230009, China
【机构】 合肥工业大学电气与自动化工程学院；
【摘要】 针对BP算法收敛速度慢的特点,在隐含层上加入了关联节点,改善了网络的学习速率和适应能力。并将改进算法用于直流无刷电机调速系统的仿真实例中。仿真结果表明,改进的BP算法可显著加速网络训练速度,学习过程具有较好的收敛性和鲁棒性。
【Abstract】 Aiming at the slow convergence rate of BP neural network, append a correlative node on hidden layer,improve the adaptive ability and rate of studying of neural network.This improved BP algorithm is used in simulation of BLDCM control system,The simulation results show new improved BP algorithm can speed up the training of neural network,and improve the learning properties on convergence and robust performance.
- 【会议录名称】 计算机技术与应用进展——全国第17届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议论文集（下册）
- 【会议名称】全国第17届计算机科学与技术应用（CACIS）学术会议
- 【会议时间】2006-07
- 【会议地点】中国山西太原
- 【分类号】TP183
- 【主办单位】中国仪器仪表学会（CIS）、中国仪器仪表学会微型计算机应用学会（CACIS）、中国系统仿真学会复杂系统建模与仿真计算专业委员会筹备处（CSSC）